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https://leetcode.cn/problems/rank-scores/description/?envType=study-plan-v2&envId=30-days-of-pandas&lang=pythondata

178. 分数排名
中等
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SQL Schema
Pandas Schema
表: Scores

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| id          | int     |
| score       | decimal |
+-------------+---------+
id 是该表的主键（有不同值的列）。
该表的每一行都包含了一场比赛的分数。Score 是一个有两位小数点的浮点值。
 

编写一个解决方案来查询分数的排名。排名按以下规则计算:

分数应按从高到低排列。
如果两个分数相等，那么两个分数的排名应该相同。
在排名相同的分数后，排名数应该是下一个连续的整数。换句话说，排名之间不应该有空缺的数字。
按 score 降序返回结果表。

查询结果格式如下所示。

 

示例 1:

输入: 
Scores 表:
+----+-------+
| id | score |
+----+-------+
| 1  | 3.50  |
| 2  | 3.65  |
| 3  | 4.00  |
| 4  | 3.85  |
| 5  | 4.00  |
| 6  | 3.65  |
+----+-------+
输出: 
+-------+------+
| score | rank |
+-------+------+
| 4.00  | 1    |
| 4.00  | 1    |
| 3.85  | 2    |
| 3.65  | 3    |
| 3.65  | 3    |
| 3.50  | 4    |
+-------+------+

"""

import pandas as pd

def order_scores(scores: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    scores['rank']=scores['score'].rank(method='dense',ascending=False)
    sort_scores=scores.sort_values(by=['score','id'],ascending=[False,True])
    return sort_scores.drop('id',axis=1)
    # return sort_scores


if __name__=='__main__':
    data = [[1,3.5],[2,3.65],[3,4.0],[4,3.85],[5,4.0],[6,3.65]]
    print(order_scores(pd.DataFrame(data, columns=['id', 'score'])))